¿Qué necesito para aprender machine learning? Piensa como robot

¿Qué necesito para aprender machine learning? Piensa como robot

Última actualización 22 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Arturo Chavero

Para aprender Machine Learning, no necesitas tener un doctorado en matemáticas o ser el mejor programador del mundo, ya sea que quieras convertirte en un científico de datos, usar algoritmos de Machine Learning o ampliar tus habilidades de análisis, te sorprenderá lo rápido que puedes aprender Machine Learning. 

Hoy te contestaremos tu pregunta ¿qué necesito para aprender Machine Learning? Con una guía de 4 pasos. Pero antes queremos compartirte el por qué aprender Machine Learning. 

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es, básicamente, enseñar a las computadoras a tomar decisiones o hacer predicciones con base en datos. El Machine Learning, por definición, debe ser capaz de identificar patrones sin ser explícitamente programados. 

Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial donde la computación y la estadística son materias frecuentes en el estudio de Machine Learning. 

Si quieres conocer un poco más sobre Machine Learning, te compartimos los diferentes modelos de Machine Learning

qué necesito para aprender Machine Learning

Fuente: pexels 

¿Por qué aprender machine learning?

¿Alguna vez has querido programar tu propio asistente personal como J.A.R.V.I.S de Iron Man? Lamentamos romper la burbuja, crear un asistente virtual de ese calibre es muy complicado, pero no imposible. Sin embargo, te queremos compartir tres razones para aprender Machine Learning.

1. Machine Learning tiene una demanda global

La demanda por Machine Learning está en sus inicios de crecimiento y los salarios de entrada son altos. Científicos de datos, ingenieros de software, analistas de negocio, todos ellos se benefician por saber de Machine Learning. 

2. La información es poder

La información está transformando nuestra vidas constantemente. Tan solo basta con ver las compañías exitosas que han surgido en los últimos años, la mayoría son de tecnología.

3. Aprender Machine Learning es divertido

El aprender Machine Learning tiene una combinación única de ingeniería, descubrimiento y negocios, lo que la hace un campo rico en conocimiento con mucho por explorar.

 

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Fuente: pexels

¿Qué necesito para aprender machine learning?

Estamos asumiendo que vas a empezar por tu cuenta. Tradicionalmente los estudiantes de Machine Learning empiezan con teoría y matemáticas, pero la mejor manera de aprender Machine Learning es mediante la práctica. 

Aprender Machine Learning por tu cuenta es más rápido y práctico. Sin embargo, también requiere más responsabilidad de tu parte, aquí nosotros queremos ayudarte con una guía de 4 pasos con todo lo que necesitas para aprender Machine Learning:

1. Los prerrequisitos para Machine Learning

Machine Learning puede parecer un tema complicado sin el conocimiento previo necesario. Como mencionamos anteriormente, no necesitas ser un matemático profesional o un programador virtuoso para aprender Machine Learning, pero si necesitas los fundamentos de habilidades matemáticas y de programación.

Para aprender Machine Learning por tu cuenta, necesitas conocer sobre tres temas fundamentales:

A. Python para la ciencia de datos

No puedes implantar Machine Learning al menos que tengas noción de como programar.

B. Estadística para la ciencia de datos 

Entender los principios de la estadística es esencial para implementar algoritmos de Machine Learning, como el algoritmo Bayesiano. 

C. Matemáticas la ciencia de datos 

Para crear tus propios algoritmos necesitarás los fundamentos de álgebra lineal y cálculo multivariable. 

2. Conviértete en una máquina de aprendizaje

No literalmente, lo que queremos decir es que necesitarás empaparte de conocimiento y teoría para construir una base fuerte. 

Aprender los fundamentos de Machine Learning junto con su teoría puede sonar intimidante, pero si quieres implementar Machine Learning, tenemos 5 razones para aprender la teoría detrás de Machine Learning. 

A. Aprende qué tipo de datos necesitas

Recabar la información puede ser una tarea pesada, pero qué se te facilitará cuando comprendas qué tipo de información necesitas, cuántos datos necesitas y saber si es posible el proyecto de Machine Learning antes de empezar. 

B. Procesa previamente los datos para modelos eficaces

Conocer diferentes algoritmos llevará a inferir diferentes características de la data que se va a usar. Además, conocer sobre la data que se va a usar, te ayudará a conocer cómo procesar previamente los datos para hacer un mejor algoritmo y hacer un modelo de Machine Learning más sólido. 

C. Interpreta modelos de Machine Learning con mayor presión 

Algunos dirán que los algoritmos de Machine Learning son como una caja negra, pero esto es falso. Si estás manejando un modelo de Machine Learning deberás ser capaz de interpretarlo, hacer un diagnóstico y poder presentar la información a stakeholders. 

D. Mejora tus modelos de Machine Learning

Rara vez te encontrarás el modelo correcto en el primer intento. Necesitas conocer los diferentes modelos de Machine Learning como la palma de tu mano. Solo así podrás determinar si te faltan datos para correr el modelo de Machine Learning, es un problema del modelo que se está usando o, tal vez solo necesita unos pequeños ajustes. 

E. Agrega valor con Machine Learning

Los negocios siempre buscan agregar valor, cuando buscan soluciones de Machine Learning, no es diferente. Si no entiendes las herramientas fundamentales de Machine Learning, no podrás explicar los resultados y maximizar su impacto para aportar valor. 

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3. Practicar los conocimientos de Machine Learning

Probablemente cuando estés aprendiendo la teoría de Machine Learning, te verás expuesto a la práctica de los conceptos, pero es hora de llevar tu conocimiento al siguiente nivel.

Para lograr aumentar tus habilidades de Machine Learning deberás ponerte tres metas prácticas para mejorar.

A. Práctica todo el flujo de Machine Learning

Esto incluye la recolección de datos, la limpieza de datos, el procesamiento previo, la construcción de un modelo de Machine Learning, la optimización y evaluar el modelo. 

B. Usa bases de datos reales. 

El usar datos reales te ayudará a construir tu pensamiento e intuición para seleccionar los mejores tipos de Machine Learning según sea el caso. 

C. Explora temas específicos 

Por ejemplo, si exploras los algoritmos de clustering en machine Machine Learning, busca e implementa los diferentes tipos de clustering en data sets reales. 

Una vez con todas las piezas en su lugar, estarás listo para continuar el proceso de aprendizaje de Machine Learning. 

4. Realiza proyectos de Machine Learning 

Dejamos lo mejor para el final, una vez que tengas los fundamentos para empezar con Machine Learning, la teoría esencial y algo de práctica es momento de buscar proyectos más grandes. 

El objetivo es integrar tu conocimiento de Machine Learning para hacer análisis completos y poder continuar con tu aprendizaje cuando te encuentres con diferentes retos. 

Después de realizar unos cuantos proyectos, incluso, puedes explorar tu propio algoritmo de Machine Learning desde cero. Recomendamos que empieces con algo simple como regresiones lineales o árboles de decisiones

 

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Fuente: pexels

Bonus: 10 tips para comenzar tu camino de Machine Learning

Si ya estás decidido a estudiar Machine Learning, te aseguramos que te espera un camino muy gratificante lleno de cosas nuevas por descubrir. 

Te compartimos 10 tips que todo nuevo estudiante de Machine Learning debe conocer: 

1. Establece objetivos claros

Machine Learning es un campo que se expande todos los días, es fácil perderse en este universo, pero establece objetivos claros y metas para ti mismo cuando estés aprendiendo. 

2. Camina antes de correr 

Conforme vayas aprendiendo diferentes áreas de Machine Learning como deep learning, te verás tentado a saltar. Nuestro consejo es que debes mantenerte enfocado al inicio para dominar los conceptos básicos, conforme avances podrás tocar temas más avanzados. 

3. Siempre juega entre la práctica y la teoría

Así como en otros campos de estudio, la práctica y la teoría van de la mano. Necesitas aplicar la teoría de Machine Learning para dominarla, del mismo modo que necesitas la teoría para practicar. 

4. Programa algoritmos desde cero 

Una vez que empieces a programar verás que hay paquetes de Machine Learning disponibles, pero no olvides que escribir tus propios algoritmos llevarán tu comprensión a otro nivel e, incluso, te permitirá hacer algoritmos personalizados. 

5. No te quedes con una sola perspectiva 

En el Machine Learning existen diferentes perspectivas, algoritmos, tipos de data no te quedes con una sola solución. Además, la manera de explicar un problema y de encontrar una solución será diferente a como lo explica un científico de datos o un analista de negocios. Escucha y aprende

6. Encuentra proyectos de tu interés

Los proyectos más divertidos son los que les darás el tiempo e interés necesario para realizarlo, lo más importante es que te tomes tu tiempo y te diviertas en el camino. 

Por último, queremos compartirte el siguiente formato de Bullet journal minimalista para ayudarte a organizar todas las tareas y metas de aprendizaje de Machine Learning que tengas. 

Descarga gratis el formato de Bullet journal minimalista

Roma no se construyó en un día, tampoco tus habilidades de Machine Learning, la constancia te dará el fruto de ser mejor en el campo de Machine Learning. 

¡Nos vemos en la próxima nota! 😉

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